Calculadora de Tamanho de Amostra
Informe a margem de erro desejada e o tamanho do grupo que você está estudando.
The link carries your figures, so it reopens on exactly these numbers.
A fórmula
n = z² × p × (1 − p) ÷ margem²
com população finita: n ÷ (1 + (n − 1) ÷ população)
Exemplo resolvido
±5% com 95% de confiança, em uma população grande o bastante para ser ignorada
- 1,95996² × 0,5 × 0,5 = 0,9604
- 0,9604 ÷ 0,05² = 384,1
- Arredondando para cima: 385 respostas
Onde isso dá errado
Dimensionar a amostra pelo tamanho da população
Uma pesquisa nacional e uma pesquisa municipal precisam de quase o mesmo número de respostas. Acima de mais ou menos 20.000 pessoas a população quase não entra na conta: 385 respostas dão ±5% quer você esteja estudando uma cidade de 50.000 habitantes ou um país de 50 milhões. O instinto de entrevistar uma porcentagem fixa é o que torna as pesquisas caras à toa.
Perguntas
- Por que a proporção esperada muda a resposta?
- Porque a variância é máxima em 50-50. Se você já sabe que um resultado vai ficar perto de 90-10, precisa de menos respostas para fixá-lo. Usar 50% quando há dúvida é a escolha conservadora — ela nunca subestima.
- Quando o tamanho da população começa a importar?
- Quando a sua amostra seria uma fatia relevante dele. Entrevistar 385 pessoas de 1.000 é um terço delas, e a correção derruba a exigência para 278. Em um milhão de pessoas, a correção não muda nada.
- Isso leva em conta quem não responde?
- Não. Este é o número de respostas completas de que você precisa. Se um terço das pessoas abordadas responde, é preciso contatar três vezes mais gente — e a falta de resposta raramente é aleatória, o que é um problema maior que a aritmética.